Semise: Semi-supervised learning for severity representation in medical image

要約

この論文では、自己教師あり学習と教師あり学習を組み合わせた医療画像処理における新しい表現学習手法である SEMISE を紹介します。
SEMISE は、ラベル付きデータと拡張データの両方を活用することで、データ不足の課題に対処し、意味のある特徴を抽出するエンコーダーの能力を強化します。
この統合されたアプローチにより、より有益な表現が得られ、下流タスクのパフォーマンスが向上します。
その結果、私たちのアプローチは分類で 12% の改善、セグメンテーションで 3% の改善を達成し、既存の方法を上回りました。
これらの結果は、特にラベル付きデータが制限されている状況において、SIMESE が医用画像分析を進歩させ、医療アプリケーションにより正確なソリューションを提供する可能性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces SEMISE, a novel method for representation learning in medical imaging that combines self-supervised and supervised learning. By leveraging both labeled and augmented data, SEMISE addresses the challenge of data scarcity and enhances the encoder’s ability to extract meaningful features. This integrated approach leads to more informative representations, improving performance on downstream tasks. As result, our approach achieved a 12% improvement in classification and a 3% improvement in segmentation, outperforming existing methods. These results demonstrate the potential of SIMESE to advance medical image analysis and offer more accurate solutions for healthcare applications, particularly in contexts where labeled data is limited.

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